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很长时间以来，机器视觉在中国的发展始终处于一种所谓的“萌芽”阶段。从去年开始，随着整个行业内的一系列兼并与整合，国内机器视觉市场方开始迎来新的高潮。例如去年9月底，西门子自动化与驱动集团(A&D)宣布全资收购美国RVSIAcuityCiMatrix公司；6月，北京大恒图像与MVTecSoftware公司联盟；而去年夏天，机器视觉老牌企业康耐视收购行业新锐DVT曾引起业内广泛关注……
凡此种种，都不难让我们感觉到，这个潜力巨大的市场升温在即。然而，对广大的国内用户来讲，投资于这样一种新兴的自动化系统却是一个巨大的挑战。由于对机器视觉了解不够，技术力量不强，再加上水平参差不齐的代理商和供应商，选择一个合格的系统集成商对于大多数国内用户来说是至关重要的。在这中间，大概有四个方面需要用户慧眼独具：
（1）与系统集成商紧密配合，降低项目风险。用户必须努力加强自己对机器视觉的了解和认识，在选择系统集成商之后，不能放任不管，而是需要亲自参与实施项目中的每一步。
（2）分析自己的应用需求。在开始投资机器视觉项目之前，首先要分析清楚企业对机器视觉系统的需求情况，包括评估自己的系统操作能力、技术支持能力和建立完整的系统功能需求描述，还要大致确立投资金额，估算投资回报情况。在这一分析过程中，项目组领导的作用很重要，他应该把管理人员、财务人员、维护人员、IT技术人员、工程标准乃至市场人员都囊括进来加以讨论。
（3）用户必须对自己产品相关的所有质量缺陷种类和工艺流程非常清楚。用户应该向系统集成商提供自己的缺陷产品的样品，也可以要求系统集成商提供技术能力和长期技术支持的能力证明，以及来自以前客户的操作维护文档，以供查看集成商资质。
（4）更注重集成商的基础技术能力，而非他们的行业应用积累。从集成商提供的案例中，用户不难找到自己行业内的最有经验的集成商。然而，对集成商来说，其潜力更来自于他们对不同视觉技术的理解和把握上。例如，一种应用在半导体行业的特定算法也很适用于食品行业，但有些食品行业的系统集成商有可能由于太熟悉这个行业，按以前案例中的老套路工作，反而丧失了采用新技术的创新思路。